tf.raw_ops.TakeManySparseFromTensorsMap

Чтение SparseTensors из SparseTensorsMap и их конкатенация.

tf.raw_ops.TakeManySparseFromTensorsMap(
    sparse_handles,
    dtype,
    container='',
    shared_name='',
    name=None
)

Входной sparse_handles должен быть матрицей типа int64 с формой [N, 1], где N — размер мини-пакета, а строки соответствуют рукояткам вывода AddSparseToTensorsMap или AddManySparseToTensorsMap. Ранги исходных объектов SparseTensor, которые были переданы в заданные входные операции, должны совпадать. При создании конечного SparseTensor его ранг будет на единицу выше, чем ранги входящих объектов SparseTensor (они были конкатенированы по новому измерению строки слева).

Значения формы выходного объекта SparseTensor для всех измерений, кроме первого, — это максимум среди значений форм входных объектов SparseTensor для соответствующих измерений. Его первое значение формы равно N, размеру мини-пакета.

Предполагается, что индексы входных объектов SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага выполните SparseReorder, чтобы восстановить порядок индексов.

Например, если рукоятки представляют вход, который является матрицей [2, 3], представляющей два исходных объекта SparseTensor:

index = [ 0]
        [10]
        [20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]

и

index = [ 2]
        [10]
values = [4, 5]
shape = [30]

тогда конечный SparseTensor будет:

index = [0  0]
        [0 10]
        [0 20]
        [1  2]
        [1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]